scene text spotting | BriefGPT

关键词scene text spotting

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通过阅读顺序估计和动态采样实现类似逆操作的场景文本定位
提出了一种统一的端到端可训练的反向场景文本检测框架，通过创新的阅读顺序估计模块 (REM)、轻量级边界精化模块 (BRM) 和动态采样模块 (DSM) 实现了对复杂布局的反向场景文本的有效识别。
PDF6 months ago
基于字长度的文本定位：增强稠密文本图像的检测和识别
WordLenSpotter 是一种针对场景文本图像检测和识别的新型单词长度感知检测器，通过有效整合多尺度文本图像特征，迭代地优化文本区域图像特征，并利用单词长度先验性地约束感兴趣区域，增强网络捕捉长尾分布特征的能力。
PDF6 months ago
利用多语言数据集进行预训练的能力：提升文本定位性能
基于中间表示的领域自适应场景文本识别模型，以达到在各个领域中的高准确性和高效率。
PDF9 months ago
MMSPTS：单点文字定位
提出了一种新的场景文本识别方法，使用单点标注替代昂贵的边界框标注，将场景文本定位和识别视为序列预测任务，并使用自回归 Transformer 模型预测序列，可达到最先进的识别效果。
PDF3 years ago
ECCVAE TextSpotter：学习用于模糊文本检测的视觉和语言表达
本文介绍了一种名为 AE TextSpotter 的文字识别方法，与以往的方法不同的是，它在视觉特征的基础上加入了语言特征用以减少检测过程中的歧义。实验表明，AE TextSpotter 在极具歧义性的样本上的性能优于其他最先进的方法超过
PDF4 years ago
ECCVMask TextSpotter v3：面向鲁棒性场景文本检测的分割网络
该研究提出了一种名为 Mask TextSpotter v3 的新的场景文本识别算法，采用 Segmentation Proposal Network（SPN）代替 RPN，从而可以更准确和有效地识别和处理极端宽高比或不规则形状的文本实例，
PDF4 years ago
ECCVMask TextSpotter：一种端到端可训练神经网络，用于检测任意形状的文本
本文提出了一种名为 Mask TextSpotter 的针对场景文本定位和识别问题的端到端训练的神经网络模型，并在 ICDAR2013、ICDAR2015 和 Total-Text 数据集上进行了实验，展现出在场景文本检测和端到端文本识别任
PDF6 years ago